$英伟达(NVDA)$ 半年财报在即，这次发布被视作是 AI 热潮是否还能持续的关键信号。
我们既要关注短期的市场波动，也要深刻理解技术浪潮的客观规律：硬件基建是每一代技术浪潮早期的核心，这也是我们在设计 $KraneShares Artificial Intelligence and Technology ETF(AGIX)$ 时将硬件作为重要板块的原因。
加州刚刚结束了一年一度的全球芯片行业盛会「Hot Chips 2024」，在这次大会上， $英伟达(NVDA)$ 也分享自己最新的关键技术进展，主要集中在其 Blackwell 平台的架构和数据中心技术上。
Blackwell 是业内许多人都兴奋的东西，从 Blackwell 的发布上，我们可以感受到英伟达在 AI 领域的信息和绝对能力，以及他们对于超大计算集群的路线图。
Blackwell 是 NVIDIA 就曾预告过的旗舰产品，它们在 Hot Chips 2024 上更深入地介绍了平台架构。这一产品的底层逻辑是，AI 模型一定会持续发展、并且越来越大，无论是训模型还是用模型都会用到更多算力、硬件架构也要比今天更加复杂，这不是一个简单的线性外推。
因此，Blackwell 不是单点的解决方案，而是一个全平台的架构，目的是为未来的超大计算集群提供全面的解决方案，例如马斯克正在投入全力建设的 10 万卡集群。
Blackwell 平台架构：
Blackwell 是英伟达最新的GPU架构，Blackwell平台不仅仅是单一的GPU，而是一个综合生态系统，旨在超越传统GPU的功能，支持更复杂的AI计算需求。
作为专门面向大模型和超级计算的硬件，Blackwell 旨在提升计算性能和能源效率，这一架构的设计包括多个组件，如：Blackwell GPU、Grace CPU、BlueField 数据处理单元、ConnectX 网络接口卡等，从而形成一个全面的计算生态系统。Blackwell 架构能够处理多达10万亿参数的模型，非常适合进行复杂的 AI 训练和实时推理任务。
Blackwell架构还引入了 FP4 和 FP6 等新型计算精度，这些技术能够在保持模型准确性的同时显著提高处理性能。例如，FP4技术可以实现高达20 PFLOPS的AI处理能力，适合处理LLM训练所需的庞大计算量。
此外，Blackwell的设计还包括高带宽的互连技术，例如 NVLink 和Quantum InfiniBand，这些都为超大集群提供了必要的网络带宽和低延迟支持，确保数据在各个节点之间的快速传输。
液冷：
英伟达还展示了自己最新的液冷解决方案，并表示这种方案其能够显著提高数据中心的能源效率。与传统风冷技术相比，这种液冷技术可以将数据中心的设施供电需求降低28%
Quasar 系统：
该系统结合了先进的算法和NVIDIA软件库，旨在通过使用较低的计算精度（如FP4和FP6）来提高性能，同时保持高精度的计算标准。这一技术的应用预计将大幅提升数据处理效率，特别是在处理大模型任务时。
Blackwell 的性能
因为 Blackwell 足够大，可以在一个 GPU 中处理 MOE 专家模型，真正做到了高带宽、低延迟的互连。
可以肯定的是，在 Blackwell 架构的支持下，LLM的训练和推理过程可以通过更高效的计算资源进行优化。而英伟达也还在探索如何将LLM技术应用于芯片设计中，进一步提高设计效率和生产率，这将对未来的硬件开发产生积极影响。在推动数据中心性能和能效方面，英伟达是不容小觑的关键力量。
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